如何访问熊猫中数据框的特定元素。给出错误

Question

我有一个dataframe df_params 。它包含存储过程的参数。

   PurchaseOrderID   OrderDate SupplierReference     DF_Name
0                1  2013-01-01          B2084020  dataframe1
1                2  2013-01-01            293092  dataframe2
2                3  2013-01-01          08803922  dataframe3
3                4  2013-01-01         BC0280982  dataframe4
4                5  2013-01-01         ML0300202  dataframe5

我只想在循环中访问数据框的元素：

for i in range(len(df_params)):
    print(df_params[i][0])

但是它给我一个错误而没有真正的解释：

Traceback (most recent call last):
  File "C:my\path\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 2897, in get_loc
    return self._engine.get_loc(key)
  File "pandas/_libs/index.pyx", line 107, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc
  File "pandas/_libs/index.pyx", line 131, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc
  File "pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi", line 1607, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item
  File "pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi", line 1614, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item
KeyError: 0

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "Test3.py", line 35, in <module>
    print(df_params[i][0])
  File "C:\Users\my\path\Python37\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 2995, in __getitem__
    indexer = self.columns.get_loc(key)
  File "C:\Users\my\path\Python37\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 2899, in get_loc
    return self._engine.get_loc(self._maybe_cast_indexer(key))
  File "pandas/_libs/index.pyx", line 107, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc
  File "pandas/_libs/index.pyx", line 131, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc
  File "pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi", line 1607, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item
  File "pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi", line 1614, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item
KeyError: 0
PS Microsoft.PowerShell.Core\FileSystem::\\my\path>

目标是为存储过程提供价值：

for i in range(len(df_params)):
    query = "EXEC Purchasing.GetPurchaseOrder " + df_params[i][0] + "," + str(df_params[i][1]) + "," + df_params[i][2])
    df = pd.read_sql(query, conn)

print（QUERY）所需的结果：：

EXEC Purchasing.GetPurchaseOrder 1, '2013-01-01', 'B2084020'
EXEC Purchasing.GetPurchaseOrder 2, '2013-01-01', '293092'
EXEC Purchasing.GetPurchaseOrder 3, '2013-01-01', '08803922'
EXEC Purchasing.GetPurchaseOrder 4, '2013-01-01', 'BC0280982'
EXEC Purchasing.GetPurchaseOrder 5, '2013-01-01', 'ML0300202'

Answer 1

pandas.dataframe s的行为不完全像 numpy.ndarray s。基本上有三个选项：

选项1：iterrows-hethod：
您可以迭代pandas.dataframe的行，

for idx, row in df_params.iterrows():
    print(row['PurchaseOrderID'])

这是一种特别可读的方法，因此我个人更喜欢此

选项2：索引：
if you want to index pandas.dataframe just like an numpy.ndarray object, go with the method

for i in range(len(df_params)):
    print(df_params.iat[i, 0])

​不同的索引（在极端的某些字符串或带有 pandas.datatimeindex >的表格）仍然有效...好像您将完成 df_params.to_numpy（）[i，i， 0] 。
注意：存在类似的函数，该功能使用列名：

​关于列： 采用 index 和列名称

for idx in df_params.index:
    print(df_params.iloc[idx, 'PurchaseOrderID'])

选项3：切片pandas.series对象：
pandas.dataframe 中的每一列都是 pandas.Series 对象，您可以相似地索引它（实际上，您 index series 如上所述）到 numpy.ndarray ：

col = df_params['PurchaseOrderID']
for idx in col.index:
    print(col[idx])

那么，您的情况出了什么问题？
双重索引几乎与上一个示例但它呼叫 .iloc [] 。
因此，如果您真的愿意，您可以这样去：

for i in range(len(df_params)):
    print(df_params.iloc[0][i])

，但这仅是因为 pandas.dataframe 具有从0！开始的连续数字索引因此，请不要执行此操作，并使用表的实际索引（实际上使用上面的选项之一，而不是最后一个选项；）

Answer 2

在数据框架上，有更好的方法访问值，您可以使用lambda。
使用Lambda可以访问任何行。

df.apply(lambda row : print(row['DF_Name']))

现在，变量“行”是数据框架上的每一行，您可以访问行上的每个属性。